基于注意力机制的GRU神经网络安全态势预测方法

传统的网络安全态势预测方法依赖于历史态势值的准确性,并且各种网络安全因素之间存在相关性和重要程度差异性。针对以上问题,提出一种基于注意力机制的循环门控单元(recurrent gate unit, GRU)编码预测方法,该方法利用GRU神经网络挖掘网络安全态势数据之间的时间相关性;引入注意力机制计算安全指标的分配权重并将其编码为网络安全态势值;利用改进的粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法进行超参数寻优,以加速GRU神经网络的训练。仿真分析表明,所提方法具有更快的收敛速度和较低的复杂度,并且在不同的预测时长下具有较小的均方误差和平均绝对误差。     

羟肟酸浮选分离选择性的定量构效关系

采用定量构效关系方法和遗传算法对13种芳烷基羟肟酸类捕收剂的锡石-萤石浮选分离选择性指数进行了定量构效关系研究,旨在预测羟肟酸捕收剂对锡石-萤石浮选分离的选择性能.采用快速分子描述符和量子化学描述符建立了两种选择性指数的二元因子模型,选择性指数1的模型5和选择性指数2的模型6的相关系数R2分别为0.868和0.796,R2cv分别为0.779和0.590.使用留一法对两模型进行内部验证的相关系数R2分别为0.785和0.615,使用测试集对两模型进行外部验证,所得两模型的平均预测绝对误差分别为0.095和1.939.指数1模型具有真实有效性和较好的预测能力,能够有效预测羟肟酸的选择性.     

《塑料成型工艺与模具设计》应用型课程教学研究与改革

为了更好的适应现代企业对应用型人才的需求,以培养应用型人才为教育宗旨,新余学院机械工程学院开展了《塑料成型工艺与模具设计》课程的教学改革与研究。理论教学方面,通过工作任务来驱动和组织教学过程,教学过程中穿插企业工程训练;实践教学方面,通过校内实验、校内外学科竞赛、校外企业工程训练、校企合作等方面来进行课程的应用型改革与研究。     

铝胺钻井液在青东古1井的应用

通过优选抑制剂和封堵剂，确定了铝胺钻井液体系配方，配合相应的现场维护处理工艺，解决了沙河街组地质构造复杂，断层、地应力及层理性泥岩易导致井壁失稳等问题，保证了沙河街组的井壁稳定，使该井提前完钻，提高了钻井时效．该井的钻探成功为深化研究青东区块成藏条件提供了基础资料，有助于该区块进一步的勘探开发．     

楠竹叶中黄酮类化合物的超声提取及抗氧性研究

用超声提取法分别对楠竹叶中黄酮类化合物的提取条件进行了研究,通过正交实验得出最佳条件:乙醇体积分数70%、料液比1:10(g/m L)、提取时间20 min,提取4次,总黄酮得率达到5.709%,相比传统的蒸馏法和索氏提取法(提取率3%)提取效率高,所需时间短,耗费溶剂量少.此外还研究了楠竹叶黄酮提取物对羟自由基和DPPH自由基的抗氧化能力,发现均具有较强的抑制作用.     

周期系数线性系统的稳定性

利用柯西矩阵的性质,讨论了周期系数线性矩阵的稳定性问题.将矩阵稳定的条件减弱为拟稳定,利用矩阵的不等式运算性质,得到了各种周期系统平凡解稳定的判据,所得结论,推广了现有文献的结论.最后,利用Matlab模拟仿真,验证了所得结果的可行性.     

低维特征空间中基于旋转图像的三维环境模型配准方法

近年来,异类机器人之间(如飞行机器人和地面机器人)的协作成为机器人学研究发展的一个新的领域.异类机器人协作的难点之一是协作环境建模,而由于所获得的环境模型具有不同的观测视角和尺度,其环境建模中的模型配准是一个难点和关键.目前,能够适用于大视角差、大尺度差场景配准的方法并不多,基于旋转图像的配准方法被认为是一种可行方案,但其中存在的计算负担大和在野外环境中的鲁棒性差使得其也很难在实际系统中应用.基于此,面向三维点云环境模型,以旋转图像为基础,提出了一种新的基于低维特征空间的模型配准方法.首先,通过引入模型曲率、旋转图像熵值和激光反射强度3个特征构建了一个三维特征空间,得到候选对应点集合.然后,在候选对应点集合中利用旋转图像的方法查找正确的对应关系,实现模型配准.由于低维特征空间的引入,基于旋转图像特征的对应点搜索区域大大减小,因此算法计算效率得到了极大改善.同时由于引入的新特征与场景旋转图像特征的互补性,算法的鲁棒性和精确性也得到了提升.这些性能改进最后通过实验得到了验证.     

一种新的函数形式与高次方程的关系——极分

由x=f（x）定义了新的函数表达式,并由这个新的函数表达式讨论了方程共同解的问题以及讨论了一些高次方程的解法及单调性的判断,根据此方法得到了对更为广义的函数的讨论;给出了函数的一种新的表达式.     

芜湖市房地产行业景气指数建模与预测研究

通过X-11过程消除季节因素和同比法消除量纲影响,并采用因子分析法加权编制"芜房指数";采用数理统计的方法对"芜房指数"分析建立预警系统,通过与实际情况对比,表明预警系统是有效的。建立"芜房指数"的预测模型,结合预警系统分级与七个指标的分类指数,拟合出有效的定序回归模型,根据近年来的"芜房指数"序列建立ARMA模型,并对后五期的"芜房指数"作了有效的预测。